基于最大药物相似性的AI药物发现

本文介绍了一种利用深度学习识别有前景的药物候选物的新型药物发现方法。“五重 MDL 策略”是一项重大贡献，它提供了一种结构化方法来评估药物在多个关键维度上的相似性。实验验证，特别是化合物 M2 的结果，证明了这种方法识别有效且稳定的药物候选物，解决了药物发现中损耗率和临床转化性的挑战。

• •介绍了用于药物发现的最大药物相似性 (MDL) 的概念。
• •开发了使用深度学习的五重 MDL 策略 (5F-MDL)。
• •基于 33 维属性谱对候选药物进行优先级排序。
• •通过化合物 M2 的实验验证证明了该方法的有效性。
• •提供了一种潜在的解决方案，以提高药物发现的成功率。